Building a Quantum Engineering Undergraduate Program
Notice bibliographique
Résumé
Contribution:A roadmap is provided for building a quantum engineering education program to satisfy U.S. national and international workforce needs.Background:The rapidly growing quantum information science and engineering (QISE) industry will require both quantum-aware and quantum-proficient engineers at the bachelor’s level.Research Question:What is the best way to provide a flexible framework that can be tailored for the full academic ecosystem?Methodology:A workshop of 480 QISE researchers from across academia, government, industry, and national laboratories was convened to draw on best practices; representative authors developed this roadmap.Findings:1) For quantum-aware engineers, design of a first quantum engineering course, accessible to all STEM students, is described; 2) for the education and training of quantum-proficient engineers, both a quantum engineering minor accessible to all STEM majors, and a quantum track directly integrated into individual engineering majors are detailed, requiring only three to four newly developed courses complementing existing STEM classes; 3) a conceptual QISE course for implementation at any postsecondary institution, including community colleges and military schools, is delineated; 4) QISE presents extraordinary opportunities to work toward rectifying issues of inclusivity and equity that continue to be pervasive within engineering. A plan to do so is presented, as well as how quantum engineering education offers an excellent set of education research opportunities; and 5) a hands-on training plan on quantum hardware is outlined, a key component of any quantum engineering program, with a variety of technologies, including optics, atoms and ions, cryogenic and solid-state technologies, nanofabrication, and control and readout electronics.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,011 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,005 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,012 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,113 | 0,031 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».